计算机视觉与深度学习实战(以MATLABPython为工具)

作者简介

刘衍琦，机器学习算法专家及视觉AI课程讲师，擅长视觉智能分析、多源异构数据采集和挖掘等工程化应用，并长期从事视觉大数据工程相关工作，涉及互联网海量图像、声纹、视频检索，以及OCR图文检索、手绘草图智能识别、特殊通道数据分析等应用的算法架构与研发，对图文识别、大规模以图搜图、数据感知和采集等进行过深入研究，并结合行业背景推动了一系列工程化应用。曾主编和参与编写多本书籍。 詹福宇，博士，资深飞行控制算法专家，毕业于西北工业大学航空学院飞行器设计专业。拥有近10年仿真控制开发经验，熟悉Simulink基于模型设计的流程，曾主编和参与编写多本书籍。 王德建，档案管理副研究馆员，毕业于西安建筑科技大学系统工程专业，从事档案数字化、智能化分类、OCR图文检索、图像智能识别相关工作。 陈峰蔚，熟悉机器学习、深度学习及计算机视觉在智能交通、智能驾驶领域的应用，长期从事汽车品牌识别、车型细粒度分类、目标检测与分割方面的相关工作，精通MATLAB、Python编程及TensorFlow深度学习框架，参与了多项专利的设计与开发。 蒋献文，资深专业医事放射师，毕业于中国医药大学医学院临床医学研究所。擅长医学图像处理技术、放射线射影技术及手术房计算机断层与血管摄影技术，在临床放射技术学与图像处理方面进行过深入研究并发表了相关医学论文。 周华英，新能源汽车高级工程师，毕业于北京交通大学交通运输规划与管理专业。长期进行纯电动及混合动力汽车系统建模与控制、汽车动力系统与控制、电动汽车能量管理和控制优化等研究，曾主编和参与编写多本书籍。

内容简介

《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别、基于深度特征的以图搜画、基于CNN的字符识别、基于CNN的物体识别、基于CNN的图像矫正、基于LSTM的时间序列分析、基于深度学习的以图搜图技术、基于YOLO的智能交通目标检测等多项重要技术及应用 《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习理论及其应用方面。本书对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案例素材，并以MATLAB、Python为工具详细讲解了实验的核心程序。 通过对这些程序的阅读、理解和仿真运行，读者可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉及深度学习在不同实际领域中的用法。